基于自适应惯性权重优化后的粒子群算法优化误差反向传播神经网络和深度置信网络(DBN-APSOBP)组合模型的短期旅游需求预测研究

旅游需求的精准预测对于旅游景区资源调度和管理有着重要作用。单一的浅层学习算法无法很好地拟合旅游客流量的特征,针对上述问题,本文通过组合深度学习和浅层学习算法,同时结合网络搜索行为数据,建立深度置信网络和利用自适应惯性权重优化后的APSO去优化BP神经网络——APSO-BP的组合预测模型,用DBN模型对原始非线性客流量数据预测,再对DBN模型预测所产生的残差建立APSO-BP模型进行预测,将二者预测值合成后得到最终的预测值。通过实验证明了该组合模型能够较为准确的拟合客流量数据特征,有效地提高了预测精度。     

基于修正IEKF的IRST系统多站融合跟踪

针对红外搜索跟踪(infrared search and track, IRST)系统单站情况下的弱可观测强非线性问题,提出了一种基于修正迭代扩展卡尔曼滤波(modified iterated extended Kalman filter, MIEKF)的多站融合跟踪算法。按照高斯-牛顿迭代方法对IEKF中的测量更新进行修正,并推导了最大似然迭代终止条件,减小了非线性滤波的线性化误差。结合集中式融合跟踪算法,应用于IRST系统多站目标跟踪。以三站为例进行仿真研究,结果表明所提算法的跟踪性能要优于EKF和UKF。     

用于多无人机广域目标搜索的扩展搜索图方法

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)广域目标搜索是协同控制的重要研究内容。针对传统搜索图在多平台协调控制上的不足,提出了基于数字荷尔蒙机制的扩展搜索图方法。将荷尔蒙的扩散传播机制引入到搜索图的更新中,建立了基于数字荷尔蒙和目标确定度的混合信息结构,在此基础上,研究了基于滚动优化策略的实时路径规划方法。仿真结果表明,扩展搜索图比传统搜索图具有更好的多平台协调能力,是一种有效的多UAV广域目标搜索方法。     

基于不变矩和禁忌搜索算法的图像识别方法

为了满足图像识别较高的识别率和较低的时间消耗两方面的要求,提出了一种不变矩和禁忌搜索结合算法,即以不变矩作为特征参数,以禁忌搜索算法加快图像数据检测。在最佳的迭代步长下,不变矩和禁忌搜索结合算法在平均识别率、消耗时间、平均重复个数等参数方面,要明显优于一般不变矩算法。不变矩和禁忌搜索结合算法兼顾了识别率和时间消耗两个方面的因素,可以应用于一些高速的图像识别场合。     

时变网络环境下旅行商问题研究

对时变旅行商问题进行描述,提出处理一般跨时段的新方法,并建立数学模型.在求解方法上构造动态搜索优化算法ds-k-opt(k=2,2.5,3)求解该问题.通过实验仿真,大部分动态搜索优化算法解质量优于动态规划启发式算法,且求解规模更大.动态搜索优化算法解随k值增大而更优,算法运行时间也随之增加.     

单线列车运行调整的梯度搜索算法仿真与研究

列车运行调整的优化是一个非常复杂的问题,需考虑的因素很多,很难给出一个完美的优化模型。根据单线列车运行调整的特点,建立了单线列车运行图的离散事件拓扑图模型,提出了＂调整运行图综合满意度＂作为运行调整的目标,并进一步论证了＂调整运行图综合满意度＂函数的单调递减特性;提出了冲突树的概念和梯度搜索算法的算法原理及搜索步骤,并实例进行仿真。仿真结果表明,该算法模型在实际运行过程中的具有较好的优化性和有效性。

Abstract：

The optimization of railway rescheduling is a very complex issue, many factors should to be taken into account, and it’s difficult to give a perfect optimization model. A discrete event topologic diagram model was derived according to the characteristics of the single-track railway diagram, and the ＂comprehensive satisfaction of the adjusted train diagram＂ was proposed as the target of the railway rescheduling, then the monotonically decreasing characteristic of the target function was demonstrated. The concept of conflict tree was developed and the principle and steps of the gradient search algorithm based on the DET model were given and simulated. The simulation results show that this algorithm has better adaptability and effectiveness in practical application.     

伽利略搜救信号检测算法设计

根据伽利略搜救信标信号的特点,利用纯载波段和位帧同步段信息,提出采用广义似然比检验(GLRT)和极大似然(ML)估计方法实现搜救信号检测,同时得到信号到达频率(FOA)、信号到达时间(TOA)和信息位宽的粗略估计值.仿真与硬件实现后的测试结果表明,当接收信号载噪比为34.8dB·Hz时,无虚警且正确检测概率可达0.97以上,指标优于系统要求的0.95.     

一个可行模松弛SQP方法及其全局收敛性

提出一个处理不等式约束优化问题的可行模松弛SQP算法,每次迭代只需求解一个二次规划子问题.无需对迭代序列进行有界假设,采用线性搜索,在一些微弱假设条件下,证得了算法具有全局收敛性质.     

基于动态博弈模型的付费搜索拍卖广义第二价格机制——规则、均衡与效率分析

针对付费搜索拍卖问题,通过分析VCG（Vickrey Clarke Groves）机制优劣势以及搜索引擎结果网页（SERP）位置价值结构,引出并界定了作为简化VCG机制的广义第二价格（GSP）机制,证明了在广告主估价具有可分离的形式时,按点击付费并进行有效排名的GSP机制能够实现VCG均衡.通过数值实验,讨论了动态环境下排名规则对均衡效率和搜索引擎收入的影响,指出了有效排名相对于单纯排名的优势.     

我国元搜索引擎论文的文献计量学研究

采用文献计量的方法,以学术论文为研究对象,从文献年代分布、情报源分析、作者分布和文献分类几个角度对元搜索引擎的发展情况进行了统计分析,梳理了元搜索引擎领域的发展脉络,并进一步探索了这一领域的发展趋势。